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Fault diagnosis method for underground coal mining equipment audio signals based on improved transfer learning [PDF]
The underground production environment in coal mines is harsh, and key equipment such as gas pumps, ventilators, and coal shearers often operate continuously, making them susceptible to faults.
QIU Ji'er, WANG Peng, WANG Qi
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Application of Complex Three-Order Cumulants to Fault Diagnosis of Hydraulic Valve [PDF]
, 2013 为了提高故障诊断正确率,提出了一种基于复数三阶累积量的机械故障诊断方法.三阶累积量的不同定义的复数形式包含了信号间不同的耦合信息,利用这些信息进行了故障诊断.在溢流阀故障诊断实验中,利用这些不同的耦合信息,通过二维小波在不同的方向上对故障信号和正常信号进行特征提取,然后将这些特征值输入支持向量机进行故障判别.实验结果表明,上述方法可以提高故障诊断正确率.同时还对实数三阶累积量也进行了相同的实验,这些实验所取得的诊断效果证明了采用本文方法的有效性.In order to improve the ...
吴文兵, 周桃庚, 杨淑群
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Intelligent fault diagnosis method for rolling bearings based on flexible residual neural network [PDF]
Rolling bearings play a crucial role in rotating machinery, and their efficient operation is vital for the machine’s longevity and performance. In numerous real-world situations, diagnosing faults in rolling bearings presents significant challenges ...
Chuang CHEN +3 more
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Gaoya dianqi, 2011 对电缆网故障选线方法的研究一直是配电网故障研究的重点。笔者提出一种基于小波分析的暂态群体比幅比相法为主、暂态能量法为辅的故障选线法,并运用EMTP数字仿真工具搭建了一个10kV电缆网配电系统模型,进行了仿真实验。仿真结果证明该法能够准确地识别故障发生时刻,不受电压故障时刻、接地电阻大小等因素对故障选线的影响,抗干扰能力强,对故障线路识别率高,仿真图形中具有明显的故障特征信息,而且故障选线方法的主判据与辅判据具有良好的融合性,大大提高了故障选线的准确性。
苑舜, 张磊, 蔡志远, 宋云东
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Gaoya dianqi, 2023 红外检测是高压外绝缘设备状态在线检测的主要方法之一，为了提高高压套管发热故障红外图像检测的准确率，解决因故障样本较少引起的漏检问题，文中提出了一种基于改进型YOLOv4的故障识别方法，可实现对套管发热区域的高效定位与识别，具有很好的工程应用前景。对YOLOv4算法进行的改进主要包括：首先，将通道注意力机制SE(Squeeze and Excitation)模块插入特征提取网络中的残差模块中，以加强网络对特征信息的提取；其次，分别使用EIoU Loss和Focal ...
李浩伟 +5 more
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Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对燃气调压器故障识别中不平衡数据影响模型识别能力的问题，提出一种一维卷积神经网络（one‑dimensional convolutional neural network，简称1D‑CNN）与注意力机制（squeeze‑and‑excitation，简称SE）相结合的改进深度卷积神经网络（SE‑1DCNN）方法。首先，使用一维卷积核提取故障特征；其次，在交替的卷积层后添加SE模块用于通道加权，选择性地保留所需的重要信息特征，并抑制弱相关的特征；最后 ...
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The fractal features of bi-spectral slices applied in fault diagnosis [PDF]
, 2012 减压阀是液压系统中的一种重要元件,也很容易发生故障,如何对减压阀发生的故障进行诊断,对于机械系统的维护有着重要意义。首先获取了减压阀振动时的正常信号和故障信号的Ar双谱切片,再根据双谱切片所呈现出的自相似性,分别计算了每组数据的容量维数,并由计算结果进行故障诊断,取得了良好效果。Relief valve is an important component of a hydraulic system,and it is easy to go wrong.How to diagnose the faults
吴文兵, 黄宜坚
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Gaoya dianqi针对实际高压断路器故障发生的时空不确定性和暂态过程的随机性引发新增类别的未知故障类型，且其样本分布呈现长尾特性，导致现有故障识别模型出现误判的问题，提出了一种基于改进迁移学习的高压断路器新增类别故障精准识别方法。首先，提取实际在运高压断路器振动信号的多维特征参数，构建具有强特征提取能力的故障识别模型。其次，通过计算Mahalanobis距离和置信度辨识新增类别的未知故障。最后，采用伪标签和迁移学习将长尾分布的未知故障类别纳入模型训练，更新后的模型能够准确预测运行数据的故障类型。结果表明 ...
王兴华 +3 more
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Gaoya dianqi, 2015 高压断路器分合闸线圈电流信号特征提取在故障识别、检测及诊断方面都有重要的意义。文中提出采用小波分析与时域求极值点相结合的方法来获取高压断路器分合闸线圈电流信号特征值,并根据该特征值对断路器的故障判别方法做了探索性研究。实验结果表明,电流信号特征值提取方法是有效的,故障识别方法正确。
孙银山 +4 more
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Gaoya dianqi, 2010 以变压器油中溶解气体和变压器故障之间的关系为基础,提出了一种自适应分级多分类支持向量机变压器故障诊断方法。此方法基于模式识别特征提取的思想,采用不同的输入向量,对变压器有无故障和故障类型判别时,采取分级决策结构。采用自适应优化算法对多分类支持向量机进行优化,通过诊断效果和不同类型故障识别率的比较,得出变压器油中溶解气体的组分含量比值更能反映变压器故障类型,最终测试效果比较和支持向量机参数分析,可以看出该方法具有较高的准确率和良好的泛化能力。
杨洪, 古世甫, 陶加贵, 苟建
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